如果网络判别能力强,得分低的框往往是一些垃圾框,它在融合过程中也没什么权重,所以直接做 WBF 应该没有问题。 在一些情况下,WBF 还能用于改善漏检、误检等问题。 不过WBF 的能力有限,毕竟它还得依赖于网络输出结果,并不能颠覆这个结果。 另外,WBF 和 NMS 选哪个,还要看具体应用和具体情况。 REF:WBF:继NMS和So...
WBF(Weighted Boxes Fusion: combining boxes for object detection models)加权框融合,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文地址:链接 代码地址:链接 WBF 一、相关介绍 NMS Soft-NMS 二、Weighted Boxes Fusion 三、实验与思考 一、相关介绍 NMS在单个模型的的边界框过滤中表现还是不错的,但是对于多个模型的,NMS只是进行边界框的选择,去除部分预测,无法有效生成组合了多个模型的预测的平均坐标。 NMS 一个模型在图片检测中的预测包括边...
深入探索WBF：加权边界框融合算法的卓越表现 在CVPR2021的璀璨星河中，WBF——Weighted Boxes Fusion，作为目标检测领域的一项突破性工作，引起了广泛的关注。它通过智能集成多个模型的预测结果，以提高精度，从而在当时的竞赛中傲视群雄。其核心思想是利用所有检测框的置信度进行融合，而非简单的筛选或删除，...
这个方法称为 weighted boxes fusion,简称 WBF 。 在筛选预测框的过程中,常用的方法是非极大值抑制(non-maximum, NMS),还有一种 soft-NMS 方法也被用于改进筛选性能。这些方法在单个模型上效果不错,但只能简单地从预测框中,“筛选” 框框。不能有效地结合多个模型的预测结果来产生一个平均的框框。与单一模型相比...
Non-Maximum Weighted(NMW)和wbf有点类似,但是它的结果并没有改变box的confidence,而是使用IOU去作为boxes的权重,与NMS的思路差不多,将C最大的暂时作为gt,然后将融合后的box作为gt和后面的比,迭代了属于是,多的不表了。 0x05 实验结果 对ensemble model效果明显好于NMS、SoftNMS。
4、Weighted Boxes Fusion 在这里,我们描述了新的边界框融合方法:加权边界框融合(WBF)。假设,我们已经绑定了来自N个不同模型的相同图像的框预测。或者,我们对相同图像的原始和增强版本(即垂直/水平反射,数据增强)有相同模型的N个预测)。WBF工作如下步骤: NMS和Soft-NMS都排除了一些框,而WBF则使用了所有框。因此,...
code: https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion 前言 我们了解NMS及其soft-NMS。但在这篇博文将简单介绍下WBF(加权框融合),该方法在开放图像数据集中取得了较大的提高。 WBF的优势 NMS和soft-NMS都排除了一些框,但是WBF利用了所有框的信息。它可以解决某些情况下,模型预测的框不准确。NMS将只能留下一...
Weighted Boxes Fusion 前言 我们了解NMS及其soft-NMS。但在这篇博文将简单介绍下WBF(加权框融合),该方法在开放图像数据集中取得了较大的提高。 WBF的优势 NMS和soft-NMS都排除了一些框,但是WBF利用了所有框的信息。它可以解决某些情况下,模型预测的框不准确。NMS将只能留下一个不准确的框,而WBF将使用来自3个框...
WBF是收录于CVPR2021中关于目标检测后处理的相关工作,通过集成多个目标检测模型从而达到更精确的结果。作者提出了一种加权检测框融合的方式,利用所有检测框的置信度来构造最终的预测框,并在当时取得了SOTA的效果。 论文链接:《Weighted Boxes Fusion: combining boxes for object detection models》 源码链接:github.com/...